HOMELv007 モデルのトレーニング時に、データを「トレーニング用」と「評価用」に分ける主な理由は何か。 2026年3月16日 学習に使用していないデータで評価することで、モデルが未知のデータに対してどれだけ汎用的に機能するかを確認できる。 クレジットカードの不正利用など、稀に発生する事象を検出するのに適した手法はどれか。 Azure Machine Learningにおいて、モデルのトレーニングを実行するための計算リソースを何と呼ぶか。